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面试准备之Python篇

面试准备之Python篇

作者: suwi | 来源:发表于2018-04-01 19:11 被阅读0次

    1 单引号,双引号,三引号的区别

    题目:分别阐述3种引号用的场景和区别

    1. 单引号和双引号主要用来表示字符串

    比如:
    单引号:'python'
    双引号:"python"

    2. 三引号

    三单引号:'''python ''',也可以表示字符串一般用来输入多行文本,或者用于大段的注释
    三双引号:"""python""",一般用在类里面,用来注释类,这样省的写文档,直接用类的对象__doc__访问获得文档

    区别:

    若你的字符串里面本身包含单引号,必须用双引号
    比如:"can't find the log\n"

    2 Python的函数参数传递

    题目:举例说明Python函数参数传递的几种形式,并说明函数传参是值传递还是引用传递

    1. Python的参数传递有:

    • 位置参数
    • 默认参数
    • 可变参数
    • 关键字参数

    2. 函数的传值到底是值传递还是引用传递,要分情况:

    • 不可变参数用值传递:
      像整数和字符串这样的不可变对象,是通过拷贝进行传递的,因为你无论如何都不可能在原处改变不可变对象
    • 可变参数用引用传递:
      比如像列表,字典这样的对象是通过引用传递,和C语言里面的用指针传递数组很相似,可变对象能在函数内部改变.

    3. 具体例子:

    #整数为不可变对象,用值传递
    a = 1
    def fun(a):
        a = 2
    fun(a)
    print a  # 1
    
    #列表为可变对象,用引用传递
    a = []
    def fun(a):
        a.append(1)
    fun(a)
    print a  # [1]
    

    3 lambda函数

    题目:举例说明lambda的用法,并说明用lambda的优点

    1. lambda的用法

    lambda是匿名函数,用法如下: lambda x,y : x+y, 冒号前的x,y为自变量,冒号后x+y为具体运算。

    2. lambda的优点:

    lambda能和def做同样种类的工作,特别是对于那些逻辑简单的函数,直接用lambda会更简洁,而且省去取函数名的麻烦(给函数取名是个技术活)

    4 字符串格式化:%和.format的区别

    题目:说明字符串格式化方法%和.format的区别

    1. 字符串格式化: .format
    字符串的format函数非常灵活,很强大,可以接受的参数不限个数,并且位置可以不按顺序,而且有较为强大的格式限定符(比如:填充,对齐,精度等)

    具体用法如下,字符串中花括号 {} 的部分会被format传入的参数替代,传入的值可以是字符串,也可以是数字或者别的对象。

    >>> '{} {} {}'.format('a', 'b', 'c')
    'a b c'
    

    可以用数字指定传入参数的相对位置:

    >>> '{2} {1} {0}'.format('a', 'b', 'c')
    'c b a'
    

    还可以指定传入参数的名称:

    >>> '{color} {n} {x}'.format(n=10, x=1.5, color='blue')
    'blue 10 1.5'
    

    可以在一起混用:

    >>> '{color} {0} {x} {1}'.format(10, 'foo', x = 1.5, color='blue')
    'blue 10 1.5 foo'
    

    可以用{<field name>:<format>}指定格式:

    >>> from math import pi
    >>> '{0:10} {1:10d} {2:10.2f}'.format('foo', 5, 2 * pi)
    'foo                 5       6.28'
    

    2. 字符串格式化: %
    旧式的 % 方法进行格式化,具体规则与C中相同。

    >>> s = "some numbers:"
    >>> x = 1.34
    >>> y = 2
    >>> # 用百分号隔开,括号括起来
    ... t = "%s %f, %d" % (s, x, y)
    >>> t
    'some numbers: 1.340000, 2'
    

    5 写函数: 输入一个字符串, 返回倒序排列的结果

    题目:输入: string_reverse(‘abcdef’), 返回: ‘fedcba’,写出你能想到的多种方法

    1. 利用字符串本身的翻转

    def string_reverse1(text='abcdef'):
        return text[::-1]
    

    2. 把字符串变成列表,用列表的reverse函数

    def string_reverse2(text='abcdef'):
        lst = list(text)
        lst.reverse()
        return ''.join(lst)
    

    3. 新建一个列表,从后往前取

    def string_reverse3(text='abcdef'):
        lst = []
        for i in range(len(text)-1, -1, -1):
            lst.append(text[i])
        return ''.join(lst)
    

    4. 利用双向列表deque中的extendleft函数

    from collections import deque
    
    def string_reverse4(text='abcdef'):
        d = deque()
        d.extendleft(text)
        return ''.join(d)
    

    5. 递归

    def string_reverse5(text='abcdef'):
        if len(text) <= 1:
            return text
        else:
            return string_reverse5(text[1:])+text[0]
    

    6 按升序合并两个list, 并去除重复的元素

    题目:按升序合并如下两个list, 并去除重复的元素
    list1 = [2, 3, 8, 4, 9, 5, 6]
    list2 = [5, 6, 10, 17, 11, 2]

    1. 用set方法(最简单)

    list3 = list1 + list2
    print(sorted(list(set(list3))))
    

    2. 递归方法(略)

    7 Pythonic的代码

    题目:写出你认为最Pythonic的代码

    Pythonic编程风格是Python追求的一种风格,精髓就是追求直观,简洁而容易读.

    1. 交互变量

    • 非pythonic
    temp = a
    a = b
    b = temp
    
    • pythonic
    a, b = b, a
    


    2. 判断其值真假

    name = 'Tim'
    langs = ['AS3', 'Lua', 'C']
    info = {'name': 'Tim', 'sex': 'Male', 'age':23 }
    
    • 非pythonic
    if name != '' and len(langs)>0 and info !={}:
        print('All True!')
    
    • pythonic
    if name and langs and info:
        print('All True!')
    


    3. 列表推导式

    [x for x in range(1,100) if x%2==0]
    


    4. zip创建键值对

    keys = ['Name', 'Sex', 'Age']
    values = ['Jack', 'Male', 23]
    dict(zip(keys,values))
    

    8 range 和 xrange

    题目:说明range和xrange的区别

    xrange用法与 range 都在循环时使用且用法相同,所不同的是xrange生成的不是一个list对象,而是一个生成器。因此要生成很大的数字序列的时候,用xrange会比range性能优很多,因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间。

    9 迭代器和生成器

    题目:将列表生成式中[]改成() 之后数据结构是否改变

    答:是,从列表变为生成器。

    通过列表生成式,可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含百万元素的列表,不仅是占用很大的内存空间,如:我们只需要访问前面的几个元素,后面大部分元素所占的空间都是浪费的。因此,没有必要创建完整的列表(节省大量内存空间)。在Python中,我们可以采用生成器:边循环,边计算的机制—>generator

    10 *args 和 **kwargs

    题目:说明*args 和 **kwargs的使用

    1. *args 的使用

    当你不确定你的函数里将要传递多少参数时你可以用*args.例如,它可以传递任意数量的参数:

    >>> def print_everything(*args):
            for count, thing in enumerate(args):
    ...         print '{0}. {1}'.format(count, thing)
    ...
    >>> print_everything('apple', 'banana', 'cabbage')
    0. apple
    1. banana
    2. cabbage
    

    2. **kwargs 的使用

    **kwargs允许你使用没有事先定义的参数名:

    >>> def table_things(**kwargs):
    ...     for name, value in kwargs.items():
    ...         print '{0} = {1}'.format(name, value)
    ...
    >>> table_things(apple = 'fruit', cabbage = 'vegetable')
    cabbage = vegetable
    apple = fruit
    

    3. 其他

    • *args和**kwargs可以同时在函数的定义中,但是*args必须在**kwargs前面.
    • 任何函数都可以用 universal_func(*args, **kwargs)表达
    • 当调用函数时你也可以用*和**语法
    def print_three_things(a, b, c):
        print('a = {0}, b = {1}, c = {2}'.format(a,b,c))
    
    mylist = ['aardvark', 'baboon', 'cat']
    print_three_things(*mylist)
    
    """
    a = aardvark, b = baboon, c = cat
    """
    

    11 Python垃圾回收机制

    题目:描述Python的垃圾回收机制

    Python GC主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记-清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

    1. 引用计数

    PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时,该对象生命就结束了。

    • 优点:简单、实时
    • 缺点:维护引用计数消耗资源、循环引用

    2. 标记-清除机制

    基本思路是先按需分配,等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发,遍历以对象为节点、以引用为边构成的图,把所有可以访问到的对象打上标记,然后清扫一遍内存空间,把所有没标记的对象释放。

    3. 分代回收

    分代回收的整体思想是:将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合,每个集合就成为一个“代”,垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小,存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。

    Python默认定义了三代对象集合,索引数越大,对象存活时间越长。
    举例: 当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时,我们就将内存块M划到一个集合A中去,而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时,大多数情况都只对集合B进行垃圾回收,而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行,这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了,效率自然就提高了。在这个过程中,集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中,当然,集合A中实际上也存在一些垃圾,这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。

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